摘要：
net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动平均的衰减系数，默认为0.999 use_global_stats=False, #如果为真，则使用保存的均值和方差，否则采用滑动... 阅读全文
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https://www.jianshu.com/p/1a420445deea n.conv1=L.Convolution(n.data,kernel_size=7, stride=2,num_output=64, pad=3,weight_filler=dict(type='msra'),bias_ 阅读全文
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对于convolution: output = (input + 2 * p - k) / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k - 2 * p; 阅读全文
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一、显示各层 二、自定义函数:参数/卷积结果可视化 三、训练过程Loss&Accuracy可视化 阅读全文
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#以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe.Net(weight,deploy,caffe.TEST) transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['da... 阅读全文
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这里注意的是：caffe.io.load_image()读入的像素值是[0-1]之间，且通道顺序为RGB，而caffe内部的数据格式是BGR，因此需要进行如下操作，若是使用opencv打开图片，则无需进行如下操作。 阅读全文
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# 编写一个函数，将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() bin_mean = open(binMean, 'rb' ).read() blob.ParseFromString(bin_mean) arr = np... 阅读全文
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如果想在训练过程中保存模型参数，调用 阅读全文
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from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver文件保存位置 s.train_net = path+'train.prototxt' # 训练配置文件 s.tes... 阅读全文
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net.acc = caffe.layers.Accuracy(net.fc3,net.label) 输出： layer { name: "acc" type: "Accuracy" bottom: "fc3" bottom: "label" top: "acc" } 阅读全文
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net.loss = caffe.layers.SoftmaxWithLoss(net.fc3, net.label) 输出： layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "fc3" bottom: "label" top: "loss" } 阅读全文
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net.fc3 = caffe.layers.InnerProduct(net.pool1, num_output=1024, weight_filler=dict(type='xavier'), ... 阅读全文
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net.mylrn = caffe.layers.LRN(net.pool1,local_size=5,alpha=1e-4,beta=0.75) 输出： layer { name: "mylrn" type: "LRN" bottom: "pool1" top: "lrn" lrn_param { local_size: 5 alpha: 9.999999... 阅读全文
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net.pool1 = caffe.layers.Pooling(net.myconv, pool=caffe.params.Pooling.MAX, kernel_size=2, stride=2) 输出： layer { name: "pool1" type: "Pooling" bottom: "myconv" top: "pool1" pooling_param {... 阅读全文
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import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caffe.NetSpec() net.data, net.label = caffe.layers.Data( name="InputData", source="train_lmdb", back... 阅读全文